論文の概要: Efficient Temporally-Aware DeepFake Detection using H.264 Motion Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10788v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 20:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:49:31.898932
• Title: Efficient Temporally-Aware DeepFake Detection using H.264 Motion Vectors
• Title（参考訳）: H.264を用いた時間的深度検出の効率化 動きベクトル
• Authors: Peter Gr\"onquist, Yufan Ren, Qingyi He, Alessio Verardo, Sabine S\"usstrunk
• Abstract要約: Video DeepFakesはDeep Learning(DL)で作成された偽のメディアで、人の表情やアイデンティティを操作する。 本稿では,DeepFakesにおける時間的不整合を検出するために,MV(Motion Vectors)とIM(Information Masks)を併用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.38055663003043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video DeepFakes are fake media created with Deep Learning (DL) that manipulate a person's expression or identity. Most current DeepFake detection methods analyze each frame independently, ignoring inconsistencies and unnatural movements between frames. Some newer methods employ optical flow models to capture this temporal aspect, but they are computationally expensive. In contrast, we propose using the related but often ignored Motion Vectors (MVs) and Information Masks (IMs) from the H.264 video codec, to detect temporal inconsistencies in DeepFakes. Our experiments show that this approach is effective and has minimal computational costs, compared with per-frame RGB-only methods. This could lead to new, real-time temporally-aware DeepFake detection methods for video calls and streaming.
• Abstract（参考訳）: Video DeepFakesはDeep Learning(DL)で作成された偽のメディアで、人の表情やアイデンティティを操作する。 現在のDeepFake検出手法のほとんどは、フレーム間の不整合や不自然な動きを無視して、各フレームを独立して解析する。 より新しい手法では、この時間的側面を捉えるために光フローモデルを用いるが、計算的に高価である。 対照的に,H.264ビデオコーデックの動作ベクトル(MV)と情報マスク(IM)を用いて,DeepFakeの時間的不整合を検出することを提案する。 実験の結果,本手法は実効性が高く,計算コストが最小であることがわかった。 これは、ビデオ通話とストリーミングのための、時間的に認識された新しいDeepFake検出方法につながる可能性がある。

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